云数据是巨量数据集合，指没办法在肯定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处置的数据集合，是需要新处置模式才能具备更强的决策力、洞察发现力和步骤优化能力的大量、高增长率和多样化的信息资产。
1啥是云数据
对于云数据（Big data）研究机构Gartner给出了如此的概念。云数据是需要新处置模式才能具备更强的决策力、洞察发现力和步骤优化能力来适应大量、高增长率和多样化的信息资产。
麦肯锡全球研究所给出的概念是：一种规模大到在获得、存储、管理、剖析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具备大量的数据规模、迅速的数据流转、多样的数据种类和价值密度低四大特点。
云数据技术的策略意义不在于学会庞大的数据信息，而在于对这部分含有意义的数据进行专业化处置。换而言之，假如把云数据比作一种产业，那样这种产业达成盈利的重要，在于提升对数据的加工能力，通过加工达成数据的增值。
从技术上看，云数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。云数据势必没办法用单台的计算机进行处置，需要使用分布式构造。它的特点在于对大量数据进行分布式数据挖掘。但它需要依托云计算的分布式处置、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
2云数据学习通常都学什么
云数据技术的学习内容有不少，包括：
基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。
hadoop mapreduce hdfs yarn：hadoop：Hadoop 定义、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。
云数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。
云数据构造设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
云数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。
云数据数据采集阶段：Python、Scala。
云数据商业实战阶段：实操企业云数据处置业务场景，剖析需要、解决方法推行，综合技术实战应用。
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